PEUBAH ACAK & DISTRIBUSI PROBABILITAS. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016

dokumen-dokumen yang mirip
Probabilitas dan Statistika Variabel Acak dan Fungsi Distribusi Peluang Diskrit. Adam Hendra Brata

BAB II PEUBAH ACAK dan DISTRIBUSI PELUANG

Dasar-dasar Statistika Pemodelan Sistem

Pertemuan 1 KONSEP DASAR PROBABILITAS

Peubah Acak. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

ADITHYA SUDIARNO, ST., MT.

Peluang suatu kejadian

THEORY. By: Hanung N. Prasetyo PEUBAH ACAK TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP

HARAPAN MATEMATIK. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

STK 511 Analisis statistika. Materi 3 Sebaran Peubah Acak

Distribusi Peluang Teoritis

BAB II DISTRIBUSI PROBABILITAS

Distribusi Peluang Teoritis. Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan.

Statistika & Probabilitas

STK 211 Metode statistika. Materi 4 Peubah Acak dan Sebaran Peluang

DISTRIBUSI PELUANG TEORITIS

matematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran

A. Fungsi Distribusi Binomial

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Harapan Matematik. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

PEUBAH ACAK. Materi 4 - STK211 Metode Statistika. October 2, Okt, Department of Statistics, IPB. Dr. Agus Mohamad Soleh

DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)

KONSEP DASAR PROBABILITAS. Didin Astriani Prasetyowati, M.Stat Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indo Global Mandiri

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT)

DIKTAT KULIAH PROBABILITAS DAN STATISTIKA TEP4413. Oleh Nur Hayati, S.ST, MT

Achmad Samsudin, M.Pd. Jurdik Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia

Distribusi Peluang. Maka peubah acak X dinyatakan dengan banyaknya kemunculan angka. angka sama sekali. angka.

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial & Multinomial

PELUANG DAN PEUBAH ACAK

REFERENSI 1 source : Cara Menentukan Ruang Sampel Suatu Kejadian

DISTRIBUSI SATU PEUBAH ACAK

3/17/2015 PENGANTAR STATISTIKA PROF. DR. KRISHNA PURNAWAN CANDRA, M.S. JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS MULAWARMAN

Distribusi Probabilitas Diskrit: Binomial, Multinomial, & Binomial Negatif

Distribusi Peubah Acak

DISTRIBUSI PELUANG.

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu. Adam Hendra Brata

MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN. A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang.

Nilai harapan suatu variabel acak x ditulis E (x) didefinisikan E (x) = Σ x. f (x) Var (x) = σ x 2 = E [ x E (x) ] 2 = E (x 2 ) { E (x) } 2

DISTRIBUSI TEORITIS. Variabel Acak Distribusi Teoritis Binomial Normal

PERMUTASI, KOMBINASI DAN PELUANG. Kaidah pencacahan membantu dalam memecahkan masalah untuk menghitung

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya

Peluang. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Frekuensi Relatif Titik Sampel Percobaan Kejadian Titik Sampel Ruang Sampel

DISTRIBUSI TEORITIS DISTRIBUSI TEORITIS

Learning Outcomes Peubah Acak Fungsi Sebaran Secaran Diskret Nilai Harapan. Peubah Acak. Julio Adisantoso. 13 Maret 2014

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS

PEUBAH ACAK DAN SEBARANNYA

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata

A. Distribusi Gabungan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Definisi 1 Himpunan semua hasil yang mungkin dari suatu percobaan disebut ruang sampel dan dinyatakan dengan S.

Teori Peluang Diskrit

A. Distribusi Gabungan

Peubah acak adalah suatu fungsi dari ruang contoh ke bilangan nyata, f : S R

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN 01 Kode : RPP 01

Distribusi Peluang Kontinu. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

KONSEP DASAR TERKAIT METODE BAYES

Distribusi Peluang. Pendahuluan

VARIABEL RANDOM DAN DISTRIBUSI PELUANG

sbl4peluang - - PELUANG - - Peluang 9308 Matematika P (putih) Les Privat dirumah bimbelaqila.com - Download Format Word di belajar.bimbelaqila.

BAB II LANDASAN TEORI

PENDAHULUAN Definisi: Contoh Kasus:

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 3 Sebaran Peluang Peubah Acak

PENS. Probability and Random Process. Topik 4. Variabel Acak dan Distribusi Probabilitas. Prima Kristalina April 2015

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRET Distribusi Binomial. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

BAB 8 DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT

Lab. Statistik - Kasus 1. Lab. Statistik Kasus 2. Lab. Statistik Kasus 3

II. LANDASAN TEORI. 2. P bersifat aditif tak hingga, yaitu jika dengan. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

BANK SOAL MATEMATIKA IPS

Hidup penuh dengan ketidakpastian

SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPS / KEAGAMAAN TAHUN PELAJARAN 2009/2010

28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω

Metode Statistika (STK 211) Pertemuan ke-5

BAB 2 LANDASAN TEORI

STK 203 TEORI STATISTIKA I

II LANDASAN TEORI. 2.1 Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang. 2.2 Peubah Acak dan Fungsi Sebaran

DISTRIBUSI PROBABILITAS

STATISTIKA UNIPA SURABAYA

PENGANTAR MODEL PROBABILITAS

Model dan Simulasi Universitas Indo Global Mandiri

Statistika Farmasi

Pertemuan V Konsep Peubah Acak dan Sebaran Peluang (Random Variable Concept and Probability Distribution)

BAB 2 LANDASAN TEORI

SOAL dan Pembahasan UN Matematika SMP Tahun 2013

Learning Outcomes Sebaran Kontinu Nilai Harapan dan Ragam Beberapa Sebaran Kontinu. Peubah Acak Kontinu. Julio Adisantoso.

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

9. 2 Menghitung peluang suatu kejadian

BAB 2 LANDASAN TEORI

Harapan Matematik (Teori Ekspektasi)

MATEMATIKA Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kelas XII

E-learning matematika, GRATIS

Metode Statistika STK211/ 3(2-3)

9

Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia

Probabilitas dan Statistika Ruang Sampel. Adam Hendra Brata

DISTRIBUSI NORMAL. Pertemuan 3. Distribusi Normal_M. Jainuri, M.Pd 1

Bahan Ajar. Statistika. Haryadi NIDN

1. BARISAN ARITMATIKA

METODE MONTE CARLO. Pemodelan & Simulasi TM11

TINJAUAN PUSTAKA. ruang sampel dan dilambangkan dengan huruf S. Ruang sampel beranggotakan

Bahan Ajar Statistika. Haryadi Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

Unit 5 PELUANG. Clara Ika Sari Budhayanti. Pendahuluan

Transkripsi:

PEUBAH ACAK & DISTRIBUSI PROBABILITAS Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Februari 2016

Pendahuluan Bidang Statistika Penarikan kesimpulan populasi dan sifat populasi. Percobaan hasil berkemungkinan Percobaan statistika Proses yg menghasilkan pengamatan yg berkemungkinan

Pengertian Peubah Acak o Peubah acak merupakan suatu fungsi yang mengaitkan suatu bilangan real pada setiap unsur dalam ruang sampel. o Variabel acak merupakan deskripsi numerik dari hasil percobaan / eksperimen.

Pengertian Peubah Acak RE : MELEMPARKAN KOIN, TIGA KALI S = { AAA, AAG, AGA,GAA, GGA,GAG,AGG, GGG } Peubah X yang mencacah banyaknya Gambar (G) dalam RE seperti kondisi diatas : X (AAA) = 0 X (AGA) = 1 X (GGA) = 2 X (AGG) = 2 X (AAG) = 1 X (GAA) = 1 X (GAG) = 2 X (GGG) = 3 Nilai fungsi disetiap sample point dinyatakan dengan lambang X(e) Himpunan nilai-nilai { X(e) : e S} disebut range/range space, diberi lambang RX pada contoh diatas RX = { 0, 1, 2, 3 } 3/4/2016 4

Contoh 1 Dua bola diambil satu demi satu tanpa dikembalikan dari suatu kantung berisi 4 bola merah dan 3 bola hitam. Bila Y menyatakan jumlah bola merah yang diambil maka berapa nilai y yang mungkin dari peubah acak Y?

Jawab 1 Ruang sampel y MM 2 MH 1 HM 1 HH 0

Peubah Acak Jika Peubah acak dinyatakan dengan huruf besar, maka nilai dari setiap peubah acak tersebut dinyatakan dengan huruf kecil

Contoh 2 Dari suatu kotak yang berisi 4 uang logam ratusan (R) dan 2 logam lima puluhan (L). 3 uang diambil secara acak dan diperoleh ruang sampel yang mungkin adalah sbb : S = {RRR, RRL, RLR, RLL, LRR, LRL, LLR}. Apabila dari percobaan pengambilan 3 uang logam tersebut, ditetapkan peubah acak X yang menyatakan jumlah uang logam ratusan yang muncul, maka bagaimana pemetaan /fungsi yang diperoleh?

Jawab 2 Ruang sampel X RRR 3 RRL 2 RLR 2 LRR 2 RLL 1 LRL 1 LLR 1

Peubah Acak Jika Peubah acak dinyatakan dengan huruf besar, maka nilai dari setiap peubah acak tersebut dinyatakan dengan huruf kecil Sehingga ruang sampel tersebut diatas dapat dinyatakan dengan cara pencirian sbb : S = { X x adalah jumlah uang logam ratusan yang muncul } S = { Y y adalah jumlah uang logam limapuluhan yang muncul }

Contoh 3 Apabila dari percobaan diatas, ditetapkan peubah Y yang menyatakan jumlah uang logam lima puluhan yang muncul, Maka bagaimana pemetaan /fungsi yang diperoleh?

Jawab 3 Ruang sampel Y RRR 0 RRL 1 RLR 1 LRR 1 RLL 2 LRL 2 LLR 2

JENIS PEUBAH ACAK Peubah Acak Kontinyu Peubah acak yang fungsi distribusinya kontinyu Peubah acak diskret Peubah acak yang fungsi distribusinya diskret

JENIS RUANG SAMPEL Jika suatu ruang sampel mengandung titik yang berhingga banyaknya atau sederetan anggota yang banyaknya sebanyak bilangan bulat maka ruang sample itu disebut ruang sampel diskret. Jika suatu ruang sampel mengandung titik yang tak berhingga banyaknya dan banyaknya sebanyak titik pada sepotong garis maka ruang sample itu disebut ruang sampel kontinyu.

Distribusi Probabilitas Peubah Acak Diskret Menggambarkan bagaimana suatu probabilitas didistribusikan terhadap nilai-nilai dari peubah acak tersebut. Untuk peubah diskret X, distribusi probabilitas didefinisikan dengan fungsi probabilitas, yaitu f(x).

Fungsi probabilitas p(x) menyatakan probabilitas untuk setiap nilai peubah acak X. Syarat fungsi probabilitas : (i) f(x) 0 (ii) f(x) = 1 (iii) P(X=x) = f(x) Distribusi Probabilitas Peubah Acak Diskret

Contoh 4 Pada proses pengiriman 7 unit pesawat televisi terdapat 2 unit TV yang rusak. Sebuah hotel membeli 3 pesawat TV yang dikirim dan memilih secara acak dari pengiriman tersebut. Bila X menyatakan banyaknya pesawat TV rusak yang dibeli hotel tersebut, nyatakan hasilnya dalam distribusi peluang.

JAWAB 4 Apabila pesawat televisi yang rusak dinyatakan dengan R dan yang tidak rusak dinyatakan dengan B, maka ruang sampel yang mungkin adalah S = { RRB,RBR.RBB,BRR,BRB,BBR,BBB } Apabila X menyatakan jumlah pesawat televisi yang rusak, maka ruang sampel yang mungkin dan jumlah pesawat televisi rusak yang dibeli adalah sebagai berikut

JAWAB 4 Ruang sampel BBB 0 RBB, BRB, BBR 1 RRB, RBR, BRR 2 X Berdasarkan ruang sampel diatas, maka distribusi peluangnya adalah sebagai berikut : X P(X=x) 0 1/7 1 3/7 2 3/7

Probabilitas Peubah acak diskret Fungsi : Digunakan untuk menyatakan jumlah dari seluruh nilai fungsi probabilitas yg lebih kecil atau sama dengan suatu nilai yg ditentukan. F(x) = P(X x) = f(n) untuk n x dengan, F(x) = P(X x) menyatakan fungsi probabilitas kumulatif pada titik X = x yang merupakan jumlah dari seluruh nilai fungsi probabilitas untuk nilai kurang dari sama dengan x.

Probabilitas peubah Acak Kontinyu dinyatakan dgn f(x) dan sering disebut fungsi kerapatan (density function) atau fungsi kerapatan probabilitas, bukan fungsi probabilitas. Nilai f(x) dapat lebih dari 1. Syarat fungsi kerapatan probabilitas: (i) f(x) 0 (ii) Integral dari f(x) dx = 1 (integral seluruh fungsi kerapatan probabilitas f(x) = 1) catatan: Integral dari f(x) dx = P{x X (x + dx)}, yaitu probabilitas bahwa nilai X terletak pd interval x dan (x + dx).

Probabilitas peubah Acak Kontinyu Fungsi probabilitas kumulatif peubah acak kontinyu F(x) = P(X x) = Integral f(x) dx Nilai-nilai x harus kontinyu (dalam suatu interval).

ADA PERTANYAAN?

TERIMA KASIH